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后疫情时代，经济环境变得愈发的不稳定、不确定、复杂且模糊。为了更好地预测和应对中断和波动风险，企业亟需用数字化思维变革传统供应链，使供应链朝着更加智慧、敏捷的方向发展，以打造自身核心竞争力和应对时代复杂挑战。

传统供应链正面临挑战

当前经济全球化趋势显著，技术发展日新月异，市场需求模式不断变化，为应对外界诸多不确定影响因素，企业需关注提升运营的效率与质量。供应链作为企业生存发展的生命线，自然也备受关注。目前，传统供应链错综复杂、包罗万象，受技术和管理制约，正面临如下挑战：

01

可视性有限

对于许多企业而言，数据的难以访问导致供应链可视性几乎无法实现，而供应和制造的多层复杂结构又进一步加剧了供应链可视性挑战。由于缺乏对供应链上下游数据的了解，导致企业无法准确的了解供给情况和市场需求，难以主动应对潜在的风险。

02

预测能力不足

市场需求持续波动，而企业传统的预测时序模型多依赖于历史销售和运营数据。但过去的数据无法完全复刻未来的发展趋势，因此这种预测方法可能导致供需规划和执行不准确，引起库存过剩或库存不足等问题，导致供应链周转不灵。

03

工作流程低效

目前企业供应链各环节仍存在诸多效率低下的工作流程（例如：人工汇总、分析等） 和意外支出（例如：最后的加急运输），而这将会导致企业运营、运输、库存成本的增加和利润的减少。

04

响应速度迟缓

企业随着自身的发展，其流程也变得日益复杂与多样化。并且由于各组织的目标不一致，导致各组织在行动决策前多从自身利益出发，忽视了整体利益的最大化，难以实现整体供应链的协同，在一定程度上也阻碍了企业增强快速响应的能力和提升用户满意度。

数字化供应链闪耀登场

当前新兴数字化技术的涌现与日益普及，为传统供应链的变革发展提供了技术支持。数字化供应链是将现代数字技术和供应链模式进行结合，通过大数据、自动化、物联网、云计算、增强现实、人工智能等技术，打通供应链各个环节中信息交流的壁垒，从而实现“数字驱动”的供应链管理。

相较于传统供应链而言，数字化供应链以客户需求为中心，通过多种渠道实时获取数据，可以实现供应链端到端的可视，更具敏捷与柔性特征；同时数字化供应链可以实现数据获取和利用的最大化，为企业智慧决策提供依据，增强了企业应对不确定风险的能力。

供应链数字化转型路径

数字化供应链凭借其智慧、敏捷的特性可以有效处理传统供应链难以解决的问题，那么企业应该如何进行供应链数字化转型呢？

01

建立端到端的普遍可视性

企业应该借助AI技术最大程度地整合自身数据、合作伙伴数据、 外部数据和设备数据，以便全方位地实时了解自己的产品信息，将非结构化的实时数据转变为有助于预测中断的洞察，从而实现从需求到执行的端到端的普遍可视性。这样既有助于发现供应链的短期短板，也能够衡量上游和下游影响，为长期决策提供支持。

02

提高预测与需求感知的准确度

目前，大多数企业的供应链规划人员仍旧使用电子表格等工具来进行数据的汇总与分析，这就对员工的统计分析能力有了较高的要求。而现阶段AI 、机器学习等新兴技术可以突破人力局限，使得预测与需求感知建模更为便捷、高效，并且可以根据实时更新的运营数据和用户行动不断学习，持续调整改进以自动执行与决策，进一步提高了供应链的准确性和响应速度。

03

构建智能自动化的工作流程

供应链管理的核心目标之一就是提升运营效率，但现实中企业仍旧无法避免效率低下的规划流程，需要耗费大量的人力资源进行沟通协调。智能自动化技术的应用可帮助识别低效环节，简化复杂的运营分析，并将人力资源从单一、重复的工作流程中解放出来，向更高价值的工作进行调整转移，从而实现了运营效率的提升和资源的合理利用。

04

提升持续协作的快速响应能力

企业在不断发展的过程中其生态系统和组织结构日益庞大，而各组织目标的不一致和接洽流程的规定，导致企业难以协调并对问题及时做出响应。只有通过建立良好的生态环境和有效的沟通渠道，供应链上下游才能迅速形成合力，快速响应并高效解决问题，为客户提供优质的服务体验。

工业4.0时代，企业需要以数字化思维重塑供应链运营管理，通过持续协作规划、智能自动化的工作流程和AI 增强的功能来改进综合业务规划和提升端到端的可视性，帮助制造企业构建智慧供应链，实现从不断被动应对供应链挑战到主动规划未来的飞跃。

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